一文读懂人工智能产业最新发展趋势
展望2021年，人工智能进一步推动数字经济进入到智能经济的新阶段，智能经济这一新型经济形态已初现雏形，人工智能将与实体经济加速融合，成为新常态下产业转型升级的重要赋能源头之一，不仅推进智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式和业态的创新，还带动智能运营、智能软件、智能硬件、智能机器人等新产品发展，泛在化的智能经济发展将初见雏形。人工智能将赋予信息物理系统（CPS）新的内涵，使之成为更具普遍性的人机协同系统。未来，万物互联必然带来网络的泛在、数据的泛在和应用需求的泛在，人工智能的应用场景将从拓展到更多行业、更多领域、更多环节、更多层面，任何人、任何单位在任何时间、任何地点都能使用的泛在智能将加速实现，这也将进一步推动人工智能技术与实体经济各领域的深度融合。
具体方向上，预计2021年制造业将是人工智能应用场景最为丰富、最具潜力的领域，其应用需求贯穿制造业全生命周期，将成为未来人工智能融合应用的关键领域，人工智能与制造业的深度融合将在制造业更多环节、更多层面得到推广和深化，需求导向、痛点聚焦将成为人工智能与制造业融合的关键之一，人工智能产品和服务将落在具体的工业智能产品或具体行业领域的系统解决方案上，此外，由于大多数产业链企业还未从人工智能应用中大规模获取价值，因此安全性与投入产出比将成为制造企业应用人工能的重要决策依据，其附加值提升关键点将逐瓶由设备价值挖掘转向用户价值挖掘。
（三）场景赋能成为主旋律，典型场景将成为融资重点
随着我国人工智能技术的逐渐成熟，应用模式与商业模式的成形，人工智能市场和产业发展将持续向好，截至2020年6月底，我国人工智能核心产业规模达770亿元，人工智能企业超过2600家，已成为全球独角兽企业主要集中地之一，“场景决定应用、应用决定市场、市场决定企业发展前景”的人工智能投融资逻辑进一步获得各界认可。预计2021年，人工智能领域细分化和专业化程度将进一步提升，人工智能应用广泛的商业化落地阶段来临，政府和市场对于与具体应用场景特别是与实体经济应用需求紧密结合的应用将更加关注。
具体而言，预计2021年地方政府对人工智能产业发展的热度将持续，地方扶持政策、举措等也将变得更加务实和具备可操作性，应用将成为政府关注和紧抓的重要内容，国内更多城市（群）将聚焦智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等优势产业，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，预计未来一年新零售、无人驾驶、医疗和教育等易落地的人工智能应用场景将更加受到资本关注。同时，由于中国在人工智能底层技术方面仍落后于美国，随着人工智能在中国的进一步发展，底层技术的投资的热度将持续增长，那些拥有顶级科学家团队、雄厚科技基因的底层技术创业公司将获得资本市场的持续资金注入，资本市场的转变将推动人工智能更加强调理性，各大企业将扎根场景深挖落地应用，使得人工智能产品真正“有用”。
（四）“新基建”赋能各行各业，人工智能产业底层支撑持续提升
中央经济工作会议于2018年首次提出“新基建”这一概念，指出要发挥投资关键作用，加大制造业技术改造和设备更新，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，此后已有7次中央级会议或文件明确表示加强“新基建”。2020年3月4日，中共中央政治局常务委员会召开会议，提出加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，引发更大关注。“新基建”具有新时代的丰富内涵，既符合未来经济社会发展趋势，又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求，在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎，人工智能“新基建”对人工智能产业发展具有重大意义。预计2021年，围绕算法、数据和计算力等人工智能新基建的“三驾马车”，人工智能产业链建设力度将继续增大。
具体而言，在算力方面，2021年我国5G通信网络部署加速，接入物联网的设备将增加至500亿台，数据的增长速度越来越快，人工智能训练所需的计算量将进一步呈现指数增长，相关行业对算力的需求将更为庞大，领先互联网公司大数据量将达到上千PB，传统行业龙头型企业数据量将达到PB级，个人产生数据达到TB级，GPU、ASIC､FPGA等计算单元将成为支撑我国人工智能技术发展的底层硬件能力，围绕三驾马车开展的产业链建设力度将持续加强。在算法方面，Cafe框架､CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT-3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。
需要关注的几个问题
（一）人工智能规模化基础算力支撑能力有限
多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法，需要强大计算能力作为实现支撑，预计2021年数据量仍将保持爆炸性增长，人工智能算法模型将更趋复杂，需要更高水平的计算能力，但能提供规模化人工智能算力支持的国内企业还很有限，我国整体在人工智能算力基础设施方面准备不足。据专业机构预计，人工智能、5G通信等新一代信息技术的普及，将使得全球新创建的数据量将从2018年的33ZB快速增长到2025年的175ZB，这要求计算机的运算能力不断升级；2010年以来，随着GPU芯片的普及，FPGA和ASIC芯片加速发展并被应用于人工智能领域，2020年超级计算机的计算能力将达到每秒百亿亿次的水平。然而，伴随人工智能发展对算力需求的不断迭代升级，国内人工智能芯片企业大量仍大量依赖高通、英伟达、AMD、赛灵思、美满电子、EMC、安华高、联发科等国际巨头提供符合要求的芯片产品，国内企业产业链龙头企业的发展与巨头相比尚在探索期；在商用服务器领域，IBM、HPE、戴尔等国际巨头稳居全球服务器市场前三位，浪潮、联想、新华三、华为等国内企业市场份额有限。
（二）开源开放的人工智能算法平台及框架缺失
本轮人工智能产业发展以深度学习技术为主要引擎，开源开放的深度学习底层环境为技术的进化和创新提供了基础性保障，我国亟需通过开源开放的方式扩大技术影响力、推动技术创新、聚焦产业生态发展，并为人工智能技术的产品溯源和系统可信评估提供新的解决途径。但我国开源生态建设起步相对较晚，对人工智能开源核心平台和框架参与不足，全球主流人工智能算法框架与平台的主导者是谷歌、脸书、亚马逊、微软等美国企业，百度、第四范式、旷视科技、商汤科技、依图科技等国内企业的算法框架和平台尚未得到业界的广泛认可和应用，我国在深度学习框架核心技术领域支撑不足，主要体现在：核心技术和相关技术创新能力有限，对神经网络模型的训练性能和跨平台支持能力不足；对深度学习框架的超前设计和开发能力不足，对模块化开发、跨平台支持的研究滞后，不利于我国形成完整的人工智能产业生态，且对我国信息基础设施安全、产业安全、数据安全存潜在负面影响。芯片已经让不少中国企业和开发者有了覆舟之戒，深度学习框架却刚刚引起关注，缺少核心技术将会直接影响到未来人工智能产业相关联的芯片、系统以及软硬件平台等产业发展。
（三）产业数据标准化和互联互通水平严重不足
数据是人工智能迭代创新的核心要素，大数据、云、物联网、5G通信等新一代信息技术的发展产生了前所未有的海量数据，且数据的增长速度越来越快。我国人工智能技术虽然已在制造、交通、电子商务、金融、医疗等领域实现试点应用，但行业内上下游企业对产业数据的应用呈现各自为阵、重复用功、规模零星、标准不一、场景各异的特点，单一行业或企业的成功经验很难迁移，在事实上迟滞了广大中小企业利用人工智能技术提高生产力、实现高质量发展的步伐。不同行业之间数据来源更为繁杂，数据质量参差不齐，标注水平不一，缺少数据标准和整合共享渠道，导致各行业之间、单一行业内部的数据均尚未实现有效互联互通和有机整合，极大降低了数据的可用性和可迁移性。
（四）尚未形成嵌入行业场景的定制化人工智能基础设施建设评估框架
典型应用场景作为技术重要“试验场”和“加速器”，其评估、选择和打造将决定各行各业能否有效利用人工智能基础设施提升智能化水平、实现智能化转型。目前，我国尚未有效发掘丰富数据和多样化场景的发展潜力，对嵌入行业场景的人工智能“新基建”需求提炼和特点把握不到位；虽然拥有庞大的数据规模以及更丰富的应用场景，尤其在金融、医疗、教育、制造、零售、智慧城市、政府服务等领域有巨大的基础数据积累和新一代基础设施需求，但是普遍缺乏对人工智能算力需求的充分评估，缺少结合自身行业对深度学习算法的把握理解和应用能力，对行业数据缺少汇集、统筹、整理、清洗的意识。
事实上，2020年在防控新冠肺炎疫情的过程中，人工智能作为“新基建”的效能已经充分显现，在纾解各个行业出现人流、物流、信息流、资金流瓶颈方面发挥了重要作用，对重大公共安全风险防范和治理、推动制造业企业复工复产、维持高校和中小学授课教育起到不可或缺的作用，及时总结2020年成功经验、梳理嵌入行业场景的定制化人工智能基础设施建设评估框架在2021年已势在必行。
（五）细分应用领域的专业人才缺口较大
我国推进人工智能进一步发展仍面临深度学习人才荒的挑战。根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，中国是美国顶级AI研究人员的最大来源，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，其中在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%（其后为美国本土的20%、欧洲的18%和印度的8%），中国是美国顶尖人工智能人才的第一大来源地，在美国人工智能创新发展过程中起到关键作用；另据领英大数据显示，全球AI人才整体供给在340万人左右，其中深度学习人才仅9.5万人，且流动性较大，进一步加大了缺口，这其中中国的AI人才总数仅为5万人。2020年，国内人工智能人才缺口达500多万，供需比例严重失衡；少儿编程教育在美国的渗透率达到44.8%，在中国仅为0.96%；中国的顶级人工智能人才仅排第六名，前五位分别是美国、英国、德国、法国、意大利。2021年，不断加强我国人工智能人才培养、补齐人才引育短板，已是当务之急。
对策建议
（一）推动建立专用AI计算设施夯实算力基础
推动建立AI超算中心，承担大规模AI算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务，加速垂直行业人工智能技术的产业化落地，促进当地人工智能产业发展。推进弹性计算、海量数据存储等技术应用，提高算力资源利用效率。加快推进AI算力基础设施绿色高效发展，建设绿色高效算力中心。加强算力中心前期规划与设计，立足应用需求，兼顾能源、气候、自然冷源、网络设施、能耗指标等要素和条件，合理布局建设算力基础设施。
（二）构建智能生态圈打造软硬件协同能力
推动实现软件与定制AI芯片的高度耦合，以达到性能最优。构建行业协同能力，推动人工智能企业与垂直行业平台及通用平台做好高效对接，保证调用所需平台功能的实时性。推动AI专用计算设施与行业已有业务系统实现有效对接，以算力支撑为依托，打造智能化应用生态环境。支持行业企业提供智能算力基础设施及通用软件服务，汇聚孵化人工智能企业，促进人工智能产业发展，打造“科技研发、产业孵化、创投资本、教育培训、配套政策环境”的智能生态圈系统。
（三）持续支持人工智能开源开放和公共服务平台建设
打造人工智能技术创新载体，支持龙头企业牵头，联合产业上下游企业、高校院所、专业机构等，共同建设人工智能重点领域的技术创新平台，支持高校、企业申报国家实验室、国家重点实验室、国家技术创新中心、重点工程实验室等国家级科研平台。认定若干区级人工智能技术创新平台，并视创新成效给予支持。引导和支持建立一批人工智能开放平台、开源项目及大规模常识性数据库，建立人工智能技术公共服务平台、多场景训练与测试验证重点实验室等一批平台型人工智能应用测试实体，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等，并为高校院所、创新型企业开放底层技术接口和数据库调用接口，从源头上推进人工智能原始创新、自主创新。
（四）建设支持有力的人工智能政策工具箱
健全人工智能数据标准、测评、知识产权等服务体系，着力打造标准化格式的数据集，建立人工智能系统训练、验证和测试的元数据集，围绕产业术语、参考框架、算法模型、基础理论、关键技术、产品及服务、行业应用、安全和伦理等，为细分领域人工智能技术应用提供应用标准、部署指南、实践案例。推出量化的人工智能技术衡量指标，建立针对人工智能技术性能的标准化评测方法体系，形成人工智能知识产权和伦理道德风险问责制度和审核工具。积极吸引海外科研人员、聚集全球人才，在研究经费资助、个人税收、签证、户口、子女教育等一系列领域推出引进海外高端人才的一揽子政策，切实解决科研人员后顾之忧，并为其科研、创业提供更大力度的支持。
作者系赛迪智库人工智能产业形势分析课题组返回搜狐，查看更多
全球人工智能产业发展现状及发展趋势浅析
人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。
一、全球人工智能发展现状
2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。
(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位
美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。
(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力
韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。
(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心
2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。
(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权
欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。
二、我国人工智能发展现状
我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。
2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。
相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。
我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。
三、人工智能未来发展趋势
在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。
参考资料
1.国家工业信息安全发展研究中心.2019-2020人工智能发展报告.2020-7
2.李月白,江晓原.钱学森与20世纪80年代的人工智能热.2019-11
3.广州日报.2020中国人工智能产业白皮书:五年内市场规模预计超过4000亿元.2021-2
4.李贺南,陈奕彤,宋微.2020年韩国人工智能国家战略.2020-4
5.韩联社.韩国斥巨资大力发展人工智能.2020
6.江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告的比较与解读.2020-1
来源：中国网
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人工智能产业的应用场景和发展模式
1、基础层面：主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品
（1）AI芯片——主要包括GPUFPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件。
（2）传感器——主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。
（3）云计算/大数据——主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率，包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。
（4）减速器——作为一种相对精密的机械，主要为人工智能产品降低转速，增加转矩，以满足不同场合下的工作需要，是重要的底层硬件。
2、技术层面：主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等四类核心技术
（1）计算机视觉——包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算。主要应用在智能家居、语音视觉交互、ARVR、电商搜图购物、标签分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销、三维分析等场景。
（2）自然语言处理——基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容。主要应用在知识图谱、深度问答、推荐引导、机器翻译、预料处理、模型处理等场景。
（3）机器学习——主要以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在压缩技术、安防、数据中心、智能家居、公共安全等场景。
（4）语音识别——通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言，并转换成文本和命令。主要应用在智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等场景。
3、应用层面：主要分为智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用场景
（1）智慧城市：智慧城市涉及到交通、教育、医疗、零售等与用户生活息息相关的场景，把这些场景集合在同一平台上，增强用户使用习惯将会增强，粘性就会提升。各类场景互联互通，最终达到提升城市运维效率、提升资源管理效率、提升居民生活品质的目的。
典型智慧城市应用场景
（2）智慧生产：形成产品生产导向向需求生产导向转变的智慧生产流程体系
（3）智慧生活：涵盖智慧居住、饮食、健康监护管理、家庭管理等应用场景
人工智能属于面向未来的新事物，应用场景是人工智能发展的主要驱动力。下面简要分析医疗、交通、教育、金融、生活、零售、安防、园区、环保、政务等10个细分领域的人工智能应用场景及商业模式。
典型应用1：AI+医疗——中国医疗人工智能处于风口期，医学影像和疾病风险管理为热点
智能医疗，从技术细分角度看，主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等；使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等；使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。从应用场景来看，主要有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等八大AI+医疗市场应用场景，其中医学影像和疾病风险管理为热门领域。
典型应用2：AI+交通——中国市场规模庞大，形成四类无人驾驶主流商业产品
智能驾驶其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。目前主要商业产品有无人驾驶出租车、无人驾驶卡车、无人巴士和无人驾驶送货车；无人驾驶车辆将设计拥有更高的安全性且能极大地降低人力成本，成为诸多相关企业的关注的焦点。
（1）无人驾驶出租车：人驾驶出租车因为其安全性更高，因此被很多汽车服务业关注，目前，无人驾驶出租车已经处于测试阶段。2015年软件公司NuTonomy在新加坡开始无人驾驶出租车测试，计划2018年完成整个无人驾驶服务的商业化
（2）无人驾驶卡车：无人驾驶卡车能有效降低司机因长时间、长距离运输而疲惫导致的安全事故。2016年11月，中国福田汽车联合百度在上海发布了国内首款无人驾驶卡车。
（3）无人巴士：固定的行驶路径、固定的停靠车站，使得无人驾驶巴士成为解决公众出行的新办法。2017年10月，百度联合金龙客车合作生产无人公交车，预计在2018年实现整车量产。
（4）无人驾驶送货车：货物运输最后一公里为运输行业的瓶颈，无人送货车能够全天候工作，加大增加工作效率。2017年7月，英国杂货电商公司Ocado在伦敦东部测试了无人送货车。
典型应用3：AI+生活——以IoT为基础的家居生态圈，主要有八大市场热点领域
智慧生活是一个以IoT为基础的家居生态圈，其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。市场热点集中在硬件支持、智慧场景应用、产品、平台等方面，主要有机器学习、无线模块、智能家庭平台、智能家居娱乐系统、家居安防、健康家庭医疗系统等智能家居市场八大热点。
典型应用4：AI+金融——智能金融变革金融业务全流程
AI技术赋能金融领域，主要包括智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付、智能营销和智能客服等。从金融角度来讲，智能的发展依附产业链涉及资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的资金流动全流程，主要应用于银行、证券、保险、p2p、众筹等领域。
典型应用5：AI+教育——千亿庞大市场规模，三大应用主体与十三大应用场景
智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节，全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。围绕教育机构、教师、学生等三大主体，智能教育产品主要应用于教育评测、拍照答题、智能教学、智能教育、智能阅卷等十三大场景。
典型应用6：AI+零售——实现零售购物的无人化、定制化、智能化，提升购物体验
AI+零售将实现零售购物的全面无人化、定制化、智能化，实现消费者购物体验的全面升级。典型的应用场景主要有智能提车和找车、室内定位及营销、客流统计、智能穿衣镜、机器人导购、自助支付、库存盘点等场景。
（1）智能停车和找车。为智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。如阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。
（2）室内定位及营销。在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配。如北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐。
（3）客流统计。实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议。如图普科技，利用开发客流统计解决方案，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。
（4）智能穿衣镜。为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。
（5）机器人导购。增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。如零售机器人“豹小贩”实现从“人找货”到“货找人”的转变，自动走到人流量大的地方，主动推荐商品。
（6）自助支付。收银服务机提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，引导自助支付。如国内阿里的刷脸支付尝试。
（7）库存盘点。库存盘点机器人替代仓库管理员，提升工作效率。如德国MetraLabs推出机器人Tory，为德国服装零售商AdlerModemrkte提供库存盘点服务。
典型应用7：AI+安防——平安城市、园区、校园、家居、金融等一体化智能安防建设
智能安防是人工智能最先大规模应用，并持续产生商业价值的领域，主要依托低速无人驾驶、环境感知、目标检测、物体识别、多模态交互等技术，实现目标跟踪检测与异常行为分析，视频质量诊断与摘要分析，人脸识别与特征提取分析，车辆识别与特征提取分析等，实现平安城市、园区智能安防、校园智能安防、家居智能安防、金融智能安防等一体化智能建设。
（1）平安城市——开展城市监控报警联网系统建设，公安机关建监控系统，省级监控平台，地市级平台，实现城市智能公安联网监测检查。
（2）园区智能安防——工业园区安防系统由视频监控系统、入侵报警系统、门禁管理系统、电子巡更系统、停车管理系和综合管理平台等构成。
（3）校园智能安防——主要构建透明食堂监控、校园车辆卡口系统、手机移动监控等系统，实现技防各子系统高度集成联动、海量数据智能化分析并自动导出，实现安保工作基础平台信息化。
（4）家居智能安防——家居安防系统主要包括报警控制主机、无线传感器网络节点两大模块，负责对采集的信号进行分析和处理，以及安防情况进行远程监控。
（5）金融智能安防——金融安防系统包括技术防范系统和实体防护设施，技术防范系统主要包括视频安防监控系统、出入口控制系统、入侵报警系统和监听对讲系统等，实体防护设施主要包括专用门体、防弹复合玻璃、提款箱、运钞车、保管箱和ATM自动柜员机等。
典型应用8：AI+园区——实现物业硬件互联信息化、服务智慧化、产业智能化
在智慧园区场景下，从硬件设施到系统软件，从智慧物业到智慧服务，实现物业硬件信息化互联，服务智慧化、产业智能化。园区形成微型智慧生态，物业信息化互联，并为园区企业提供智慧化办公生产相关服务，吸引智慧产业入驻发展。
（1）园区互联信息化。园区安防、管网、能源等硬件设施互联互通，信息化自动化。场景构建主要打造智能化信息系统、智能门禁系统，集成园区智能硬件系统。
（2）园区服务智慧化。为园区企业提供智慧化科技创新、办公智慧化、园区生活智慧化相关服务。商务办公智慧化场景构建主要依托智能会议系统、智能客服系统、办公场景语音系统实现；科创孵化智慧化场景构建主要打造智慧产业孵化器。
（3）产业发展智能化。集聚信息技术、智能制造企业，推动产业化升级和智慧城市发展。场景构建主要依托导入相关产业资源，形成产业集聚。
典型应用9：AI+环保——实现环境监测实时动态化、环保装备智能化、管理智慧化
智慧环保场景下，从监测到管理，从环保硬件到服务平台软件，实现环保装备智能化、环保管理智慧化，并融合机器学习、机器人、人机交互、智能语音、大数据等技术，在智能环保机器人、环保服务平台领域发力，构建场景新生态。
典型应用10：AI+政务——打造政务部门数据集成共享，实现政务决策IT化
（1）城市全景精细呈现。打造GIS地理信息技术平台，依托智能化城市基础设施建设，展现城市数据。
（2）部门数据融合互通。引入信息技术集成服务商，集成市政、警务、交通、电力、等部门数据库系统，开辟数据接口，实现数据融合互通。
（3）智能化统计分析。构建城市政务管理云服务平台，实现智能化数据分析，为城市智慧化精细化管理提供决策依据和建议。
（4）对话数据，交互查询。建设统一查询系统，引入系统开发服务商，设计实现交互查询的查询系统，非隐私数据可民用开放。
（5）可视化部署、指挥调度。通过数据可视化云平台打造，实现突发事件应急联动，有效结合各部门数据资源，达到高效决策、部门联动、信息共享的指挥调度系统。
根据东滩产业内参《人工智能产业投资趋势及发展模式》的研究，中国人工智能产业空间集聚模式主要呈现智慧城市、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区等三种形式。智慧城市建设、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区三个层面互为促进，成为推动人工智能产业发展的主要路径。
（1）智慧城市
通过打造人工智能创新应用示范区/产业集聚区/小镇/园区等形式，形成深度应用场景，建设应用示范项目；促进人工智能在智慧政务、智慧交通、智能医疗、智能健康和养老等领域深化应用。典型的案例有上海、杭州、北京、深圳等智慧城市的建设。
（2）产业集聚区/创新区
依托区域较好的智能制造基础及信息技术优势，集聚人工智能、大数据、云计算、区块链、VR/AR等数字产业项目，将技术和应用扩散至周边区域，与其他产业交叉融合发展。典型的案例有上海张江人工智能岛、杭州高新区（人工智能）优势产业集聚地等。
（3）产业小镇/产业园区
作为大型经济开发区里的专业园区，或是以人工智能产业为特色的产业小镇，与周边科技、制造、新一代信息技术等产业协同发展。典型案例有苏州工业园人工智能产业园、杭州人工智能产业园、沧州高新技术产业开发区人工智能科技产业园等。
案例链接1：智慧上海
打造六大人工智能创新示范区
上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景，建设100个以上应用示范项目。构建“一带一区多点联动”的产业空间布局，包括“徐汇滨江-漕河泾-闵行紫竹”人工智能创新带、“张江-临港”人工智能创新承载区、华泾北杨人工智能特色小镇、上海松江洞泾人工智能特色产业基地。
上海人工智能产业空间格局
专业园区——上海张江人工智能岛
项目概况：上海张江人工智能岛位于张江科学城中区，占地面积6.6万平方米，建筑面积10万平方米，由张江集团负责开发运营的人工智能产业新标杆。产业方向以语音识别、视觉识别技术世界领先，信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、无人驾驶为主。目前吸引了包括微软、阿里巴巴、同济大学、云从科技在内的跨国巨头、BAT龙头、科研院所和独角兽企业入驻园区。成为上海市首批人工智能应用场景，并成为唯一的“AI+园区”实施载体。
产业发展策略：
（1）基金政企合作，打造开放创新平台。与龙头企业共建孵化器、共设投资基金，并搭建集创新转型工坊、创新实验室、项目实战空间、应用演进与运营四维一体的人工智能“能力开放工场”，塑造产业垂直生态。
（2）集聚世界创新大脑，引领高端发展。加强前瞻性研究，集聚世界一流科学家、学者开展人工智能基础理论、核心算法以及脑科学、基础系统等方面的基础研究，实现高端引领发展。
（3）技术与场景联合试验，助推远期产品落地。围绕智能安防、语音识别、机器视觉、深度学习等人工智能新技术，与应用场景进行深度融合，并在岛上进行联合试验和交互体验，并将技术和应用扩展至整个张江科学城。
典型案例2：智慧杭州
打造十大人工智能应用示范区
杭州人工智能产业发展规划建设10个人工智能应用示范园区和特色小镇，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济生态圈。构建“一廊一区多点联动”的产业空间布局。打造杭州城西科创大走廊，构筑杭州高新区（滨江）优势产业集聚地，人工智能产业基地多点布局。
专业园区——杭州人工智能产业园
项目概况：位于杭州高新技术开发区滨江区江虹路，与阿里巴巴、浙江大学等比邻而居，规划面积3.43平方公里，总建筑面积8万平方米，由四幢主体建筑合围而成。项目定位于打造集专业化服务功能、创新型孵化功能、多资源聚合功能、产学研转化功能于一体的人工智能产业新平台，成为省级人工智能技术研发、应用、产业化的示范基地，重点打造产业资源交换、孵化研发、传媒、生活等四大中心。以人工智能为特色，覆盖大数据、云计算、物联网等业态，集中力量招引机器人、智能可穿戴设备、无人机、虚拟/增强现实、新一代芯片涉及研发等领域。
产业发展策略：打造全球创客中心人工智能集聚区，广泛集聚以人工智能为代表的智慧产业创客极客，发挥创业创新集聚效应，在引领区域创新上发挥重要的作用与市场影响力，着力构建“一主三化五平台”产业发展服务体系及综合运营管理服务体系。
（1）一大生态——打造有利于人工智能产业快速发展的生态系统；
（2）三化产业载体——人工智能技术成果化(孵化器)、人工智能成果产业化(加速器)、人工智能产业资本化(倍增器)；
（3）五大发展平台——产业产学研合作平台、产业技术成果交易平台、产业公共服务平台、产业企业家交流平台、产业投资发展平台；
（4）运营管理体系——建立人工智能产业联盟，与投资行业协会、国内知名投资机构、金融服务机构、投融资服务组织等建立紧密的合作关系，为创新创业者提供全面专业的资本服务。
总的看来，中国人工智能产业集聚创新发展主要体现在四方面，即集中展示AI在特点场景下的纵向应用，如：学校、医院、工厂、家庭等，整合各类AI技术，打造整体式的解决方案；体现AI在特定行业中的创新应用，如：交通、政务、安防、环保、教育、金融等行业，推动人工智能对行业产生显著的带动作用；通过AI跨领域跨行业的集中应用，如：园区、社区等，实现人工智能对区域的全面赋能；通过龙头企业的带动，搭建AI产业发展开放平台，集聚产业链上下游资源，实现区域人工智能产业的协同创新发展。
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▌编辑：波波
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